电影魔术|改变世界?乔布斯可不仅仅用苹果

简介:


◆ ◆ 

电影魔术师


美国好莱坞影片《侏罗纪公园》上映后,引起了极大的轰动。观众莫不被银幕上栩栩如生的巨大恐龙所震慑,明知其假,却大有乱真的感觉。不久后,《阿甘正传》再次成为万众瞩目的大片,虚拟的主人公阿甘,居然可以与死去的肯尼迪总统握手交谈,电影魔术真令人大开眼界,而“魔术师”就是座落在斯坦福大学附近的硅图像(SGI)公司。


若干年前,著名导演乔治·卢卡斯制作的大片《星球大战》虽然轰动一时,但特技制作却让这位电影大师伤透了脑筋。另一导演卡梅伦比他幸运得多,当制作影片《深渊》需要一只能哭会笑的水怪时,他找到硅图像公司,并发现了电脑三维图像的巨大魅力。从此,SGI超级电脑制作的电影特技一发而不可收:从斯皮尔伯格执导的《侏罗纪公园》,直到斯瓦辛格主演的《终结者Ⅱ》,无论是巨型恐龙,还是会变形的液态金属机器人,都尽情展示了电脑图像的迷人风彩,把世界电影特技史带到了一个崭新的时代。硅图像公司的员工经常身着T恤骄傲地在硅谷行走,T恤前面写着“我制造了恐龙”。


当然,导演这一切的,既不是卢卡斯、卡梅伦,也不是斯皮尔伯格,而是吉姆·克拉克(J.Clark),没有他天才设计出特殊电脑芯片和动画软件,没有他把这些技术推进到一个新的高度,好莱坞卖座的大片将黯然失色。克拉克不仅是硅图像的创始人和董事长,而且是该公司最主要的技术大师。


吉姆·克拉克原是斯坦福大学的教授,但他的传奇并非在大学象牙塔里书写,而是在一次又一次的创业中完成。他出生于德州乡村小镇,家境贫寒,从小失去了母亲的呵护。中学辍学参军,在海军艰苦的训练中发现了神奇的电子学,靠自学获取了中学同等学力。服完兵役后,克拉克考进犹他大学电脑科学系,师从著名教授伊凡斯学习电脑制图。1978年,他怀揣博士证书受聘于斯坦福大学,四年后,带着自己的研制的图形工作站电脑和三维绘图软件,也带着一批最优秀的硕士生“下海”,创办了硅图像公司。到克拉克离开公司二次创业之前,硅图像公司已经快速成长为数十亿美元资产、有业界最负盛名的图形工作站的图形软件制造商。




另一家专业从事“电影魔术”的公司叫皮克萨(Pixar),说来也怪,皮克萨公司的领导人就是苹果公司原来的董事长乔布斯。


1985年,被迫离开自己亲手培育的苹果园后,乔布斯郁郁寡欢,无所事事地游荡在斯坦福大学校园,偶尔也旁听几节物理课。偶然的机会,在图书馆邂逅了保罗·伯格教授。伯格是诺贝尔奖获得者,当时正在进行生物基因修补的研究。乔布斯与伯格谈得非常投机,教授向他详细解释了他们如何做各种操作繁琐的实验,每做一次都要在潮湿的实验室里工作两个星期才有结果。这次谈话,使乔布斯获得了再次创业的灵感,他要发明“下一个”伟大的计算机,以支持科学实验工作。


毗邻着斯坦福大学,乔布斯挂出了“下一个”(NeXT)公司的牌子。他心中的NeXT电脑实际是一种高档图形工作站,具有强大的绘图和动画制作能力。40名员工夜以继日地苦干了三年,直到1988年新产品才正式上市,基本上实现了乔布斯要求的目标。NeXT工作站实现了硬件、软件和图形界面完美的组合。然而,乔布斯全神贯注地埋头研究,却忽略了一个可能使他的努力付诸东流的市场趋势——微软视窗已经全面走向成熟。NeXT的攻击对手原本指向“麦金塔’,此刻却发现它根本不是视窗的对手,顿时陷入了财务危机。


乔布斯发现自己犯了错误,立刻幡然醒悟。他下令关闭全新的自动化工厂,从制造电脑硬件转向全力开发电脑软件,NeXT变成了一家软件公司。最让人感到惊异的是,乔布斯还斥资5500万美元,从《星球大战》制作人卢卡斯手中,买下了从事专业动画片制作的皮克萨公司,成功打进影视圈。1995年,第一部全电脑制作的大型动画影片在皮克萨制作完成,片名叫做ToyStory,中文译为《玩具总动员》。




《玩具总动员》实际上是乔布斯和皮克萨公司百余名员工的一次总动员。他们在天才导演、38岁的拉赛特指挥下,把硅谷高科技与好莱坞艺术创作联姻,整整耗费了4年光阴紧张制作,前期投入高达3000万美元。在这个效果空前的电脑动画片里,有30个玩具人物出场,由1500个全电脑制作的镜头构成,播放时间长达77分钟,使用了价格达数百万美元的高级电脑支持制作过程,用了80万个电脑工作小时。无论是人物、街道、风景、楼房,还是黄昏的落日、倾盆的暴雨,三维动态的图像都显得那么逼真。《玩具总动员》也为乔布斯和皮克萨公司带来高达1亿7千万美元票房收入。当年11月,挟电影轰动效应余威,皮克萨股票上市,一天之内,牛市冲天,乔布斯的身价即刻增加到11亿美元。


1996年岁末,NeXT公司被苹果公司以4亿美元收购,乔布斯终于回归了他亲自创建的“苹果”。1997年7月,他再次执掌苹果公司大权,以不断创新的技术,继续推出下一个“伟大的产品”!

 原文发布时间为:2016-09-20

本文来自云栖社区合作伙伴“大数据文摘”,了解相关信息可以关注“BigDataDigest”微信公众号

相关文章
|
API
uniapp使用u-checkbox
uniapp使用u-checkbox
1215 1
|
23天前
|
人工智能 IDE 机器人
阿里云百炼优惠券:满20减10元+返券50元+免费领取7000万Tokens,2026阿里云AI大模型权益
阿里云百炼推出2026开年大促:新客享满20减10元券、按量消费达标最高返50元、免费领7000万Tokens+100图+50秒视频!低成本体验Qwen3、万相2.6等前沿模型,覆盖智能体搭建、RAG知识库、AI图文视频创作等场景。
220 1
|
7月前
|
存储 人工智能 JavaScript
小米AI眼镜是值不值得买,看完就知道
2025年6月26日,小米正式发布首款AI眼镜,售价1999元起。搭载高通AR1芯片与恒玄2700,配备1200万摄像头、5麦克风阵列,支持录音转写、同声传译、卡路里识别等功能。可选电致变色镜片,双指轻划0.2秒变色。4GB+32GB存储组合,续航约50分钟。外观致敬Meta RayBan,经典百搭。虽定价略高,但功能丰富,适合有智能穿戴需求的用户。
|
3月前
|
存储 弹性计算 运维
阿里云高效使用指南:10个实用技巧让你省时省力又省钱
在阿里云部署业务常面临成本高、配置复杂、运维低效等问题。本文总结10个实战技巧,涵盖成本控制、性能优化、安全防护与自动化运维四大方向,助力企业高效用云,降本增效,提升系统稳定性与安全性。
|
计算机视觉 Perl
RT-DETR改进策略【卷积层】| CVPR-2024 PKI Module 获取多尺度纹理特征,适应尺度变化大的目标
RT-DETR改进策略【卷积层】| CVPR-2024 PKI Module 获取多尺度纹理特征,适应尺度变化大的目标
385 15
RT-DETR改进策略【卷积层】| CVPR-2024 PKI Module 获取多尺度纹理特征,适应尺度变化大的目标
|
人工智能 IDE 测试技术
使用通义灵码提升Python开发效率:从熟悉代码到实现需求的全流程体验
作为一名Python开发者,我最近开始使用通义灵码作为开发辅助工具。它显著提高了我的工作效率,特别是在理解和修改复杂代码逻辑方面。通过AI编码助手,我能够在短时间内快速上手新项目,实现新需求,并进行代码优化,整体效率提升了60%以上。通义灵码不仅加快了代码生成速度,还增强了代码的健壮性和稳定性。
|
缓存 关系型数据库 MySQL
【缓存大对决】Memcached VS MySQL查询缓存,谁才是真正的性能之王?
【8月更文挑战第24天】在现代Web应用中,缓存技术对于提升性能与响应速度至关重要。本文对比分析了Memcached与MySQL查询缓存这两种常用方案。Memcached是一款高性能分布式内存对象缓存系统,支持跨服务器共享缓存,具备灵活性与容错性,但受限于内存大小且不支持数据持久化。MySQL查询缓存内置在MySQL服务器中,简化了缓存管理,特别适用于重复查询,但功能较为单一且扩展性有限。两者各有所长,实际应用中可根据需求单独或结合使用,实现最佳性能优化。
515 0
|
编解码 人工智能 调度
Meissonic:高效高分辨率文生图重大革新
Meissonic的新模型,仅1b参数可实现高质量图像生成,能在普通电脑上运行,未来有望支持无线端文本到图像的生成。
|
消息中间件 存储 运维
为什么说Kafka还不是完美的实时数据通道
【10月更文挑战第19天】Kafka 虽然作为数据通道被广泛应用,但在实时性、数据一致性、性能及管理方面存在局限。数据延迟受消息堆积和分区再平衡影响;数据一致性难以达到恰好一次;性能瓶颈在于网络和磁盘I/O;管理复杂性涉及集群配置与版本升级。
534 1
均值回归策略在A股ETF市场获利的可能性
【9月更文挑战第24天】均值回归策略是一种量化交易方法,依据资产价格与平均价格的关系预测价格变动。在A股ETF市场中,该策略可能带来收益,但需考虑市场复杂性和不确定性。历史数据显示某些ETF具有均值回归特征,但未来表现不确定,投资者应结合技术与基本面分析,合理决策并控制风险。
423 2

热门文章

最新文章